pd.cut(X['quantitative_column'], bins=3)的作用个
时间: 2024-01-22 11:02:05 浏览: 27
这行代码的作用是将一个数值型列 X['quantitative_column'] 分成三个区间，即将其离散化为三个类别。具体实现方式是通过 pd.cut() 函数，该函数将数据分成离散的间隔，每个间隔被称为一个“箱子”(bin)，也就是将连续的数值转化为离散的类别。函数的第一个参数是需要被分箱的数据，第二个参数 bins 指定了分箱的数量，也可以传入一个列表指定每个箱子的边缘值。函数的返回值是一个新的 Series 对象，其中每个值表示对应原始数据所属的箱子类别。
相关问题
import streamlit as st import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import altair as alt from PIL import Image # st.header - 显示主标题 st.header('学习streamlit模块')#显示主标题 # st.subheader - 显示副标题 st.subheader('副标题用法')#显示副标题 # st.text - 显示文本 st.text('显示定宽文本') # st.markdown - 显示markdown文本 st.markdown('Streamlit <html>', True) st.markdown('Streamlit <html>', False) # st.code - 显示代码块 code = '''def hello(): print("Hello, Streamlit!")''' st.code(code, language='python') st.code(code, language='java') # st.write - 通用显示方法 st.write("2222") st.write(1234) st.write(pd.DataFrame({ '名字': [1, 2, 3, 4], '电话': [10, 20, 30, 50], })) # json a = { 'foo': 'bar', 'baz': 'boz', 'stuff': [ 'stuff 1', 'stuff 2', 'stuff 3', 'stuff 5', ], } st.json(a) st.write(a["stuff"][1]) # st.pyplot - 显示pyplot图表 arr = np.random.normal(1, 1, size=100) plt.hist(arr, bins=50) st.set_option('deprecation.showPyplotGlobalUse', False) st.pyplot() # st.altair - 显示altair图表 df = pd.DataFrame(np.random.randn(200, 3), columns=['a', 'b', 'c']) c = alt.Chart(df).mark_circle().encode(x='a', y='b', size='c', color='c') st.altair_chart(c) # st.vega_lite_chart - 显示Vega-Lite图表 df = pd.DataFrame(np.random.randn(200, 3), columns=['a', 'b', 'c']) st.vega_lite_chart(df, { 'mark': 'circle', 'encoding': {'x': {'field': 'a', 'type': 'quantitative'}, 'y': {'field': 'b', 'type': 'quantitative'}, 'size': {'field': 'c', 'type': 'quantitative'}, 'color': {'field': 'c', 'type': 'quantitative'}, }, }) # st.line_chart - 显示折线图 chart_data = pd.DataFrame(np.random.randn(20, 3), columns=['a', 'b', 'c']) st.line_chart(chart_data) # st.area_chart - 显示区域图 chart_data = pd.DataFrame(np.random.randn(20, 3), columns=['a', 'b', 'c']) st.area_chart(chart_data) # st.map - 显示地图 df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 2) / [50, 50] + [37.76, -122.4], columns=['lat', 'lon']) st.map(df) 请详细解释以上代码
以上代码是一个简单的示例，演示了如何使用Streamlit模块创建交互式应用程序。
首先，通过导入所需的模块，如streamlit、pandas、numpy、matplotlib.pyplot、altair和PIL.Image，我们可以开始构建应用程序。
接下来，使用`st.header`和`st.subheader`函数来显示主标题和副标题。
然后，使用`st.text`函数显示定宽文本。这对于显示简单的文本信息非常有用。
使用`st.markdown`函数可以显示Markdown格式的文本。可以通过将第二个参数设置为`True`或`False`来启用或禁用解析HTML标签。
然后，使用`st.code`函数显示代码块。可以指定代码块的语言。
通过`st.write`函数，可以以通用的方式显示文本、数字和数据框。
使用`st.json`函数可以显示JSON数据。可以通过键来访问JSON数据中的特定值。
使用`st.pyplot`函数可以显示使用matplotlib.pyplot绘制的图表。
使用`st.altair_chart`函数可以显示使用Altair绘制的图表。
使用`st.vega_lite_chart`函数可以显示使用Vega-Lite绘制的图表。
使用`st.line_chart`函数可以显示折线图。
使用`st.area_chart`函数可以显示区域图。
最后，使用`st.map`函数可以显示地图，通过传递包含经度和纬度的数据框来指定地图的位置。
以上就是该示例中使用的Streamlit模块的一些常见功能和用法。你可以根据自己的需求进行进一步的探索和定制。
the_visual_display_of_quantitative_information_-_edward_r_tufte
《量化信息的视觉展示》是爱德华·R·提夫特（Edward R. Tufte）撰写的一本关于数据可视化的重要著作。这本书于1983年首次出版，被广泛认为是信息设计和数据展示领域的经典之作。
提夫特在这本书中强调了清晰、简洁和精确的信息展示的重要性。他认为，有效的数据可视化应该能够清晰地传递信息，帮助人们理解数据的含义和趋势。
书中提到了一些基本的原则和技巧，可以帮助读者设计出令人印象深刻的信息图表。提夫特推崇的原则包括最小化图像元素的使用、减少图像的装饰性和强调数据的精确性。
此外，提夫特还探讨了数据展示中的错误和误导。他警告人们避免使用引人注目但无效的图形，以及避免将不相关的数据混合在一起，为了准确地传达信息，应该切实遵循数据的相关性和一致性。
《量化信息的视觉展示》的贡献不仅仅在于提出了这些原则和技巧，还在于其卓越的图示示例。提夫特通过精心挑选的案例和图表，展示了如何利用图像和视觉手段来更好地理解和沟通数据。
总的来说，这本书通过系统地介绍了数据可视化的基本原理和方法，提供了许多有用的指导和实际示例。它对于那些希望将数据以更清晰、准确和有影响力的方式展示给其他人的人们来说，是一本不可或缺的参考书。
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